计算机视觉算法实战—

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1. 烟雾检测领域介绍

烟雾检测是计算机视觉在公共安全领域的重要应用，它通过分析视频或图像序列中的视觉特征，自动识别烟雾的存在，为火灾预警提供关键技术支持。相比传统基于物理传感器的烟雾探测器，基于视觉的烟雾检测系统具有以下优势：

监测范围广：单摄像头可覆盖大面积区域
非接触式检测：无需近距离接触烟雾颗粒
早期预警：可在肉眼可见明火前发现烟雾
可视化验证：提供直观的视觉证据
灵活部署：可与现有监控系统集成

烟雾检测技术广泛应用于：

森林火灾早期预警系统
工业厂房和仓库安全监控
高层建筑和公共场所火灾预防
隧道和地铁等封闭空间安全监测
历史建筑保护（避免使用传统烟雾探测器）

技术挑战主要包括：

烟雾视觉特征多变（颜色、形状、纹理等）
复杂背景干扰（云、雾、蒸汽等类似现象）
动态场景变化（光照变化、相机移动等）
实时性要求高（尤其是预警系统）
小样本问题（真实火灾烟雾数据难以获取）

2. 当前主流算法概述

2.1 传统图像处理方法

基于颜色特征的方法：
- 烟雾通常呈现灰白色或蓝灰色
- 使用HSV/YCbCr色彩空间阈值分割
- 颜色直方图统计分析
基于运动特征的方法：
- 烟雾具有扩散性和不规则运动模式
- 光流法分析运动矢量
- 背景减除法提取运动区域
基于纹理分析的方法：
- 烟雾具有不规则纹理特征
- 使用LBP、小波变换等提取纹理特征
- 分形维数分析
基于形状变化的方法：
- 烟雾区域边界模糊、形状持续变化
- 轮廓分析结合面积变化率

2.2 机器学习方法

特征工程+分类器：
- 结合颜色、纹理、运动等多特征
- 使用SVM、随机森林等分类器
- 需要人工设计特征
时空特征分析：
- 3D卷积提取时空特征
- LSTM分析时序变化

2.3 深度学习方法

两阶段检测方法：
- 先检测候选区域，再分类
- 如Faster R-CNN等
单阶段检测方法：
- YOLO系列直接检测烟雾
- 平衡精度和速度
视频分析网络：
- 3D CNN处理视频片段
- Two-Stream网络融合空间和时间信息
最新趋势：
- Transformer在烟雾检测中的应用
- 小样本学习解决数据不足
- 多模态融合（结合红外、热成像等）

3. 性能最佳算法：时空注意力3D CNN

当前性能最佳的烟雾检测算法是结合时空注意力机制的3D CNN模型，在多个公开数据集上达到SOTA性能。

3.1 基本原理

3D卷积：
- 同时提取空间和时间维度特征
- 使用3×3×3卷积核
- 保留视频序列的时序信息
时空注意力：
- 空间注意力模块聚焦烟雾区域
- 时间注意力模块关注关键帧
- 自适应特征加权
多尺度特征融合：
- 不同层级特征融合
- 捕捉不同扩散阶段的烟雾特征
双向LSTM：
- 建模长时序依赖
- 分析烟雾扩散动态

3.2 算法优势

高准确率：减少误报和漏报
强鲁棒性：适应各种环境条件
早期检测：比传统方法更早发现烟雾
解释性：注意力图可视化检测依据

4. 数据集介绍

4.1 主流数据集

Bilkent University Smoke Detection Dataset：
- 包含多种场景的烟雾和非烟雾视频
- 共计178段视频（85烟雾，93非烟雾）
- 下载链接：Sample Fire and Smoke Video Clips
Mivia Fire and Smoke Detection Dataset：
- 14段野外火灾视频
- 12段室内烟雾视频
- 带帧级标注
- 下载链接：Fire Detection Dataset – MIVIA
Fog and Smoke Dataset (FASD)：
- 专门针对烟雾与雾的区分
- 包含各种天气条件下的烟雾视频
- 下载链接：https://github.com/StephanZheng/neural-audio-fp
UCF Fire Detection Dataset：
- 火灾和烟雾视频合集
- 共50段高清视频
- 下载链接：https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF_Fire_Detection_Dataset.php

4.2 数据增强策略

空间增强：
- 随机裁剪
- 颜色抖动
- 添加模拟烟雾
时序增强：
- 帧采样率变化
- 时序反转
- 片段混合
模拟真实场景：
- 添加光照变化
- 合成遮挡
- 多烟雾源合成

5. 代码实现

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
import cv2
import os# 时空注意力3D CNN模型
class SpatioTemporalAttention3DCNN(nn.Module):def __init__(self, num_classes=1):super(SpatioTemporalAttention3DCNN, self).__init__()# 3D卷积主干网络self.conv1 = nn.Conv3d(3, 64, kernel_size=(3,3,3), padding=(1,1,1))self.bn1 = nn.BatchNorm3d(64)self.pool1 = nn.MaxPool3d(kernel_size=(1,2,2))self.conv2 = nn.Conv3d(64, 128, kernel_size=(3,3,3), padding=(1,1,1))self.bn2 = nn.BatchNorm3d(128)self.pool2 = nn.MaxPool3d(kernel_size=(1,2,2))self.conv3 = nn.Conv3d(128, 256, kernel_size=(3,3,3), padding=(1,1,1))self.bn3 = nn.BatchNorm3d(256)self.pool3 = nn.MaxPool3d(kernel_size=(1,2,2))# 时空注意力模块self.spatial_attention = SpatialAttention()self.temporal_attention = TemporalAttention()# 双向LSTMself.lstm = nn.LSTM(256*14*14, 512, bidirectional=True, batch_first=True)# 分类头self.fc1 = nn.Linear(1024, 256)self.fc2 = nn.Linear(256, num_classes)def forward(self, x):# x shape: (batch, channel, time, height, width)batch_size = x.size(0)# 3D CNN特征提取x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))x = self.pool1(x)x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))x = self.pool2(x)x = F.relu(self.bn3(self.conv3(x)))x = self.pool3(x)# 应用空间注意力x = self.spatial_attention(x)# 应用时间注意力x = self.temporal_attention(x)# 准备LSTM输入x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4)  # (batch, time, channel, height, width)x = x.reshape(batch_size, x.size(1), -1)  # (batch, time, channel*height*width)# LSTM时序建模x, _ = self.lstm(x)# 取最后一个时间步x = x[:, -1, :]# 分类x = F.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return torch.sigmoid(x)# 空间注意力模块
class SpatialAttention(nn.Module):def __init__(self):super(SpatialAttention, self).__init__()self.conv = nn.Conv3d(1, 1, kernel_size=(1,3,3), padding=(0,1,1))self.sigmoid = nn.Sigmoid()def forward(self, x):# x shape: (batch, channel, time, height, width)avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)feat = avg_out + max_outfeat = self.conv(feat)attention = self.sigmoid(feat)return x * attention# 时间注意力模块
class TemporalAttention(nn.Module):def __init__(self):super(TemporalAttention, self).__init__()self.conv = nn.Conv3d(1, 1, kernel_size=(3,1,1), padding=(1,0,0))self.sigmoid = nn.Sigmoid()def forward(self, x):# x shape: (batch, channel, time, height, width)avg_out = torch.mean(x, dim=2, keepdim=True)max_out, _ = torch.max(x, dim=2, keepdim=True)feat = avg_out + max_outfeat = feat.permute(0, 2, 1, 3, 4)  # (batch, 1, channel, height, width)feat = self.conv(feat)feat = feat.permute(0, 2, 1, 3, 4)  # (batch, channel, 1, height, width)attention = self.sigmoid(feat)return x * attention# 视频数据集类
class SmokeVideoDataset(Dataset):def __init__(self, video_dir, label_file, clip_length=16, transform=None):self.video_dir = video_dirself.clip_length = clip_lengthself.transform = transform# 读取标签文件with open(label_file, 'r') as f:lines = f.readlines()self.video_list = []self.labels = []for line in lines:video_name, label = line.strip().split()self.video_list.append(video_name)self.labels.append(int(label))def __len__(self):return len(self.video_list)def __getitem__(self, idx):video_path = os.path.join(self.video_dir, self.video_list[idx])label = self.labels[idx]# 读取视频帧cap = cv2.VideoCapture(video_path)frames = []while True:ret, frame = cap.read()if not ret:breakframe = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)if self.transform:frame = self.transform(frame)frames.append(frame)cap.release()# 随机选择clipif len(frames) >= self.clip_length:start_idx = np.random.randint(0, len(frames) - self.clip_lengthclip = frames[start_idx:start_idx+self.clip_length]else:# 不足则循环填充clip = []for i in range(self.clip_length):clip.append(frames[i % len(frames)])clip = torch.stack(clip).permute(3, 0, 1, 2)  # (C,T,H,W)return clip, label# 训练函数
def train_model(model, dataloader, criterion, optimizer, num_epochs=25, device='cuda'):model.train()for epoch in range(num_epochs):print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}')print('-' * 10)running_loss = 0.0running_corrects = 0for inputs, labels in dataloader:inputs = inputs.to(device)labels = labels.float().to(device)optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs.unsqueeze(0))  # 添加batch维度loss = criterion(outputs.squeeze(), labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item() * inputs.size(0)preds = (outputs > 0.5).float()running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)epoch_loss = running_loss / len(dataloader.dataset)epoch_acc = running_corrects.double() / len(dataloader.dataset)print(f'Loss: {epoch_loss:.4f} Acc: {epoch_acc:.4f}')return model# 主函数
def main():# 设置参数video_dir = 'path_to_videos'label_file = 'path_to_labels.txt'batch_size = 8num_epochs = 50clip_length = 16lr = 0.001# 准备设备device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 数据转换transform = transforms.Compose([transforms.ToPILImage(),transforms.Resize((224, 224)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])# 创建数据集和数据加载器dataset = SmokeVideoDataset(video_dir, label_file, clip_length, transform)dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)# 初始化模型model = SpatioTemporalAttention3DCNN()model = model.to(device)# 定义损失函数和优化器criterion = nn.BCELoss()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)# 训练模型model = train_model(model, dataloader, criterion, optimizer, num_epochs, device)# 保存模型torch.save(model.state_dict(), 'smoke_detection_3dcnn.pth')if __name__ == '__main__':main()

6. 优秀论文推荐

《Smoke Detection in Video Sequences Based on Dynamic Texture Using Spatiotemporal Local Binary Patterns》
- 作者：T. Celik等
- 发表：IEEE TCSVT 2010
- 链接：Training-based demosaicing | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore
- 简介：开创性地将动态纹理分析用于烟雾检测
《Deep Learning Based Video Smoke Detection Using Synthetic Data》
- 作者：B. Kim等
- 发表：Fire Technology 2019
- 链接：Image-Based Diagnostic System for the Measurement of Flame Properties and Radiation | Fire Technology
- 简介：使用合成数据解决烟雾检测中的数据不足问题
《Spatio-Temporal Smoke Detection and Visualization for Wildfire Monitoring》
- 作者：J. Zhao等
- 发表：IEEE TGRS 2020
- 链接：Dynamic MRI using deep manifold self-learning | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore
- 简介：针对森林火灾的时空烟雾检测方法
《Attention Based Spatiotemporal Network for Smoke Detection》
- 作者：L. Wang等
- 发表：IEEE Access 2021
- 链接：Three-Order Tensor Creation and Tucker Decomposition for Infrared Small-Target Detection | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
- 简介：将注意力机制引入烟雾检测
《Real-Time Smoke Detection with Lightweight Deep Learning Model》
- 作者：Y. Zhang等
- 发表：Fire Safety Journal 2022
- 链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0379711222000456
- 简介：轻量级实时烟雾检测模型